[发明专利]光学神经网络及基于其的数据处理方法、装置、存储介质

权利要求书

1.一种基于光学神经网络的数据处理方法，其特征在于，光学神经网络的光学干涉单元包括第一干涉光路结构、移相器和第二干涉光路结构，所述第一干涉光路结构和所述第二干涉光路结构均包括内部移相器和分光器，所述方法包括：

分别获取所述第一干涉光路结构和所述第二干涉光路结构的分光器的分光比；

若各分光器的分光比满足分光补偿条件，分别获取输入光信号的初始光信息、在所述移相器输入端口的中间输入光信息、在所述移相器输出端口的中间输出光信息和最终输出光信息；

当使得所述初始光信息和所述中间输入光信息之间，所述中间输出光信息和所述最终输出光信息之间均满足所述光学神经网络的预设分光条件时，计算所述第一干涉光路结构和所述第二干涉光路结构的内部移相器的参数，以利用基于所述参数的光学神经网络进行数据处理。

2.根据权利要求1所述的基于光学神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述输入光信号包括两路输入光信号，所述当使得所述初始光信息和所述中间输入光信息之间，所述中间输出光信息和所述最终输出光信息之间均满足所述光学神经网络的预设分光条件时，计算所述第一干涉光路结构和所述第二干涉光路结构的内部移相器的参数，包括：

所述第一干涉光路结构包括第一分光器、第一内部移相器和第二分光器；所述第一分光器将所述光学神经网络的输入光信号输入至所述第一内部移相器，所述第二分光器将来自所述第一内部移相器输出的光信号输入至所述移相器；

调用第一干涉光路光参数计算关系式确定所述第一内部移相器的参数；所述第一干涉光路光参数计算关系式为：

；

式中，为所述光学神经网络的第一输入光信号在所述移相器输入端口的中间输入光信息，为所述光学神经网络的第二输入光信号在所述移相器输入端口的中间输入光信息，L₁为所述第一输入光信号的初始光信息，L₂为所述第二输入光信号的初始光信息，r₁为所述第一分光器的反射率，r₂为所述第二分光器的反射率，t₁为中间参数且，t₂为中间参数且，i表示虚数，e表示指数，为所述第一内部移相器的参数。

3.根据权利要求2所述的基于光学神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述当使得所述初始光信息和所述中间输入光信息之间，所述中间输出光信息和所述最终输出光信息之间均满足所述光学神经网络的预设分光条件时，计算所述第一干涉光路结构和所述第二干涉光路结构的内部移相器的参数，包括：

所述预设分光条件为50：50，根据所述第一干涉光路光参数计算关系式计算得到第一参数计算关系式；

根据所述第一参数计算关系式确定所述第一内部移相器的参数；所述第一参数计算关系式为：

。